如图所示,真实框(gt_box)对应两个蓝色的框,预测框是4个黑色的,分别是pred1,pred2,pred3,pred4,后面跟的是模型预测的置信度,请问怎么判断它属于FP,FN,TP还是TN
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对象被抛出 2021-03-02 19:04关注对于这类bndbox的定位问题, 一般用IoU值来表示. IoU(Intersection over Union, 交并比)是指图中蓝色框和黑色框的交集面积I, 除以两者的并集面积U. 如果预测框越理想的话, 这个值会非常高
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- 2019-04-23 13:54回答 1 已采纳 多分类问题计算FP和FN你需要先列出混淆矩阵 ``` 真实\预测 0 1 2 0 2 0 0
- 2022-04-18 08:22回答 1 已采纳 不知道下面的描述是否是你想要实现的逻辑。刚保存的文件， 不就是你的另存为 或者打开文件的名字咯。有了文件名，那就可以建立命令了。 直接调用os.system os.system("python.exe
- 2022-08-25 12:06回答 8 已采纳 问题如下，在代码里给你标注了哈。#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS//问题1:未包含头文件string.h#include<stdio.h>#include&l
- YOLO大师的博客 mAP（Mean Average Precision）是用于评估对象检测和信息检索系统性能的重要指标。...在本文中，我们将详细讲解所有必要的理论知识，不仅帮助你解读表格中的数据，还能让你理解采用这种复杂指标的必要性。
- 2022-07-06 15:29回答 2 已采纳 你可以重新设计下系统的流程，写一个从文件读取数据到链表的函数，进入系统时，先运行此函数进行初始化的工作，然后再实现系统原有的一些功能。然后把链表数据保存到文件的那部分代码单独设计成一个函数，然后在退出
- 2023-04-12 11:33回答 1 已采纳 只要这个代码是你自己写的，按理说应该怎么问都难不倒你。如果不是你写的，最好在答辩前全部看懂，否则很容易穿帮。即，你应该准备的是代码，而不是问题。代码是有限的，问题是无穷的。
- 2022-11-20 19:48回答 2 已采纳 微调了你的代码，应该可行了加油，欢迎关注 import json q1 = input('请输入你的账号：\n') q2 = input('请输入你的密码：\n') key_data = {'acco
- 2021-05-18 22:36苏打水的杯子的博客 1. TP TN FP FN GroundTruth预测结果 TP（True Positives）：真的正样本=【正样本被正确分为正样本】 TN（True Negatives）： 真的负样本= 【负样本被正确分为负样本】 FP（False Positives）：假的正样本= 【负...
- 2023-02-22 12:27回答 1 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ这个错误通常表示 PyTorch 没有编译 CUDA 版本，或者 CUDA 和 PyTorch 版本不兼容。-首先，确保你已经安装了正确版本的 CUDA 和 cuDNN，而
- 2021-12-17 13:16回答 2 已采纳 l=[1,2,3] for i in l : print(i) fp=open('D:/text.txt','w') print(i,file=fp) fp.close
- 2021-07-24 08:45回答 2 已采纳 把if里面的fclose(fp);注释掉。fp==NULL表示文件打开失败了，fclose肯定就报错了。
- 2020-11-21 16:04虾狗PhD的博客 以西瓜数据集为例，我们来详细解释一下什么是TP、TN、FP以及FN。 一、基础概念 TP：被模型预测为正类的正样本 TN：被模型预测为负类的负样本 FP：被模型预测为正类的负样本 FN：被模型预测为负类的正样本 二、...
- 2021-07-01 17:31辣大辣条的博客 1、TP TN FP FN的概念 TP TN FP FN里面一共出现了4个字母，分别是T F P N。 T是True； F是False； P是Positive； N是Negative。 T或者F代表的是该样本 是否被正确分类。 P或者N代表的是该样本 被预测成了正样本...
- 2024-08-30 10:11第七号咸鱼的博客 精确率（Precision）：分类器预测为正类别的样本中，真正为正类别的比例。F1 值：精确率和召回率的调和平均值，是综合考虑了精确率和召回率的一个指标。准确率（Accuracy）：分类器正确分类的样本数与总样本数之比。...
- 2021-08-14 18:46TODAY'S的博客 目标检测指标TP、FP、TN、FN，Precision、Recall 1. IOU计算 在了解Precision(精确度)、Recall（召回率之前我们需要先了解一下IOU(Intersection over Union，交互比)。交互比是衡量目标检测框和真实框的重合程度，...
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11月23日
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11月15日
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